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算清一篇AI文章的API成本：7款模型输入输出价格对比

作者

结论：AI文章的API成本，先算调用，再算成品

按本文价格快照，输入1万、输出3000 Token，一次生成的理论费用约为 0.0066～0.10美元。完成一篇可发布文章，还要累计修改、核查、工具调用与人工编辑成本。

真正值得比较的是“单篇合格成本”。本文用相同输入输出量比较7款模型，再解释渠道、缓存、推理和修改轮次如何改变账单。

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后文会说什么：AI文章的API成本核算路线

  • 看懂输入、输出与计费公式。
  • 对比7款模型在三种任务规模下的费用。
  • 区分平台标价、官方区域价和时段规则。
  • 用调用记录与编辑时间决定生产方案。

快速上手建议：可通过 API易 apiyi.com 的统一接口测试相同资料包。新用户有免费测试额度，具体额度与适用规则以平台当前说明为准。

AI文章的API成本：先统一计量口径

Token 是API计量文本的单位，与中文字数没有固定换算比例。资料包、提示词、文章策划和提交的历史对话，都会占用输入Token。

输入价格和输出价格通常按“美元／百万Token”标示。本文所有模拟采用普通输入、输出单价，排除缓存、额外推理、批量折扣和工具费用。

计算公式为：

$$
C=\frac{T_{\text{输入}}}{1{，}000{，}000}P_{\text{输入}}
+\frac{T_{\text{输出}}}{1{，}000{，}000}P_{\text{输出}}
$$

以GPT-6.1 Sol为例，输入1万、输出3000 Token：

$$
C=0.01\times2+0.003\times10=0.05\text{美元}
$$

这笔钱买到一次生成。文章能否直接发布，要看事实、结构和文风是否达标，账单不会替编辑签字。

AI文章的API成本：7款模型输入输出价格对比

下表采用 API易 apiyi.com 在2026年11月12日10：45（UTC＋8）的价格快照。单位均为美元／百万Token，模式为按量Token计费。

模型 输入价格 输出价格 输出／输入单价比
GPT-6.1 Sol 2.00 10.00 5倍
Claude Opus 5.5 4.00 20.00 5倍
Gemini 4 Carbon 2.00 10.00 5倍
Kimi K3.1 Pro 2.00 10.00 5倍
Qwen3.8 Max 1.65 4.95 3倍
DeepSeek V4.1 Flash 0.30 1.20 4倍
DeepSeek V4 Pro 1.32 3.96 3倍
对比项 接入说明
可用平台 API易 apiyi.com；厂商官方API，区域和计费规则需分别核对

输出Token通常更贵，但资料包很长时，输入费用也会成为主要支出。因此，选型应同时看两列价格，而非只盯文章长度。

AI文章的API成本：官方直连有哪些价格差异？

以下为截至2026年11月12日查询的官方直连规则，用于核对渠道差异，不代入上面的平台价格表。

模型／渠道 官方价格或规则
GPT-6.1 Sol，Standard 输入2、输出10
Claude Opus 5.5，标准调用 输入4、输出20
Gemini 4 Carbon，标准调用 介绍期至11月30日，输入2、输出10；12月1日起输入4、输出20
Qwen3.8 Max，北京／美国弗吉尼亚Global 输入1.65、输出4.951
Qwen3.8 Max，新加坡International 输入2、输出6
Kimi K3.1 Pro，阿里云北京／新加坡 分别为1.837／9.611、2／10
DeepSeek，两款模型 峰时价格与上表数值一致，非峰时减半

Gemini调价适用于Google官方直连，第三方渠道应查各自公告。Qwen的平台输出价4.95与官方部分区域4.951也应分别保留。

DeepSeek官方峰时为工作日北京时间09：00—12：00、14：00—18：00，其他时段及周末按非峰时规则处理，法定节假日另行计算。

按官方非峰时单价，Flash输入0.15、输出0.60；Pro输入0.66、输出1.98。排程收益取决于实际渠道是否执行该规则。

AI文章的API成本：资料规模与三轮修改怎么计算？

先比较两种资料规模。以下均为理论模拟，输出Token代表模型计量长度，而非中文字符数。

模型 5万输入＋5000输出 10万输入＋1万输出 三轮累计
GPT-6.1 Sol 0.15000 0.30000 0.16200
Claude Opus 5.5 0.30000 0.60000 0.32400
Gemini 4 Carbon 0.15000 0.30000 0.16200
Kimi K3.1 Pro 0.15000 0.30000 0.16200
Qwen3.8 Max 0.10725 0.21450 0.10395
DeepSeek V4.1 Flash 0.02100 0.04200 0.02160
DeepSeek V4 Pro 0.08580 0.17160 0.08316

单位：美元。三列均使用前述平台快照，未计缓存和其他费用。

以5万输入、5000输出的GPT任务为例：

$$
C=0.05\times2+0.005\times10=0.15\text{美元}
$$

其中输入费用0.10美元，输出费用0.05美元。资料密集型任务里，整理输入材料往往比压缩几段正文更值得优先考虑。

“三轮累计”采用以下独立调用流程：

  1. 初稿：输入10000，输出3000 Token。
  2. 修改：资料包加初稿，输入13000，输出3000 Token。
  3. 定稿：资料包加上一版，输入13000，输出3000 Token。

合计输入36000、输出9000 Token。GPT对应费用为：

$$
C=0.036\times2+0.009\times10=0.162\text{美元}
$$

它是首次生成费用的3.24倍。这一流程只保留上一版；若每轮都附带全部历史，输入量还会继续增加。

下面的图适合展示同一任务下的费用差距，数据来自上述公式推算，并非质量测评结果。

AI文章的API成本：四类容易漏算的费用

AI文章的API成本与思考Token、工具调用

思考Token 是部分模型生成回答前的推理内容。Google明确将Gemini推理Token计入输出费用，Qwen Thinking模式的额外推理也会增加成本。

联网搜索、页面抓取等工具可能单独收费。应分别记录模型Token和工具请求，尤其注意一次写作请求可能触发多次搜索。

AI文章的API成本与缓存、Batch API

提示词缓存 通过复用相同前缀降低部分输入费用。命中量、写入费用和有效期，决定最终能省多少。

官方GPT-6.1 Sol缓存输入价为0.10；Claude Opus 5.5缓存读取为0.20，5分钟、1小时缓存写入分别为5和8，单位均为美元／百万Token。

Batch API 用于异步批量处理。Claude官方Batch输入输出均享50%折扣；Gemini官方Batch价格也随12月1日标准价调整。

这些规则必须按接入渠道核对。例如阿里云Kimi K3.1 Pro不支持Batch Inference；Qwen北京Batch File为0.825／2.475，上下文上限256K。

核心做法很简单：稳定资料包优先评估缓存，不着急交付的任务再评估Batch，并把缓存写入计入总账。

AI文章的API成本：用代码记录实际Token

以下示例使用OpenAI兼容接口。密钥通过环境变量读取，避免直接写进代码；模型可用性和参数支持以当前文档为准。

极简调用：

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["APIYI_API_KEY"],
    base_url="https://api.apiyi.com/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-6.1-sol",
    messages=[{"role": "user", "content": "解释输入和输出Token如何计费。"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

完整的普通Token费用估算示例：

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["APIYI_API_KEY"],
    base_url="https://api.apiyi.com/v1",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-6.1-sol",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "仅依据提供的资料写作。"},
        {"role": "user", "content": "资料：输入输出分别计费。请写一段说明。"},
    ],
)

usage = response.usage
if usage is None:
    raise RuntimeError("响应未返回Token用量，请核对调用日志。")

input_tokens = usage.prompt_tokens
output_tokens = usage.completion_tokens
estimated_cost = (
    input_tokens * 2.0 + output_tokens * 10.0
) / 1_000_000

print(response.choices[0].message.content)
print(f"输入：{input_tokens}，输出：{output_tokens}")
print(f"普通Token理论费用：${estimated_cost:.6f}")

这段代码用于估算普通Token费用。缓存明细、推理计量和工具费用，应结合服务商用量字段与结算日志核对。

AI文章的API成本：场景推荐与决策建议

预算敏感的常规初稿，可先测试Flash、Pro和Qwen。复杂博客、深度稿则将GPT、Claude等纳入候选，用编辑时间验证较高单价是否值得。

AI Writing Benchmark于2026年11月11日更新的英文榜中，GPT-6.1 Sol综合分95.3，文章类别分98.5，均为基准分。

它支持将GPT纳入英文博客测试。中文稿仍需单独验证：2026年10月26日至11月3日的财经长文测试仅26篇、样本不均衡，适合作为候选线索。

建议统一资料包、目标篇幅和工具权限，隐去模型名称评审，并记录事实错误、修改轮次、编辑分钟数和最终采用情况。

最终核算可采用：

$$
C_{\text{合格文章}}
=C_{\text{全部API调用及相关费用}}
+C_{\text{人工编辑}}
$$

人工费用可按编辑小时成本乘实际用时计算。核查若涉及额外API或人工，也纳入对应项，避免重复计账。

AI文章的API成本FAQ：如何公平比较7款模型？

通过 API易 apiyi.com 切换模型时，保持资料、写作要求和工具权限一致。多次生成并记录用量，更容易看出稳定性与修改成本。

AI文章的API成本FAQ：免费额度能代替成本核算吗？

API易 apiyi.com 的免费测试额度适合验证接口与文风。长期预算仍应按当前单价和实际消耗计算，优惠额度另列处理。

结尾：AI文章的API成本，落点是生产效率

单价表用于筛选，调用日志用于核算，编辑记录用于决策。资料压缩、缓存复用和减少返工，都可能比追逐最低输出价更有效。

推荐通过 API易 apiyi.com 验证候选模型，最终选择能以合理总成本稳定交付合格文章的方案，让编辑把时间留给判断。

AI文章的API成本参考资料

  • API易模型价格与接口文档：help.apiyi.com。本文平台价格快照为2026年11月12日。
  • 阿里云模型价格：alibabacloud.com/help/en/model-studio/model-pricing。用于核对区域价格。
  • Google Gemini官方公告：blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-4-carbon-now-available/。
  • AI Writing Benchmark：aiwritingbenchmark.com。本文采用2026年11月11日英文榜口径。
  • 中文深度长文测试：omnitools.ai/evals/longform-writing。样本与任务局限见正文。

作者：API易技术内容团队。欢迎通过 apiyi.com 交流模型调用与文章成本核算经验。

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